第一章：Python数据分析前的基础铺垫
本节概要
- 数据类型
- 数据结构
- 数据的常用操作方法
数据类型
基础铺垫
定义
- 我们搞数据时，首先要告诉Python我们的数据类型是什么
- 数值型：直接写一个数字即可
- 逻辑型：True,False(首字母大写)
- 字符型：单引号、双引号、三引号
赋值
- 用等号给变量贴标签
变量－赋值的对象是变量
- 命名规则
- 命名规则
逻辑型（Logical）
布尔值：只有两种取值（0和1，True和False）
运算规则：
| 运算符 | 注释 | 规则 |
|---|---|---|
| & | 与 | 一个为假，结果为假 |
| ｜ | 或 | 一个为真，结果为真 |
| not | 非 | 非真为假，非假为真 |
数值型（Numeric）
实数
运算规则
- 加、减、乘、除
字符型（Character）
如何定义字符串-单引号、双引号、三引号
数据结构
引言：为什么要将数据类型？
前面的逻辑型、数值型、字符型都是针对一个数据来讲的；
我们要研究现实问题时，数据往往是以集合的形式出现的
如何理解？
有关联的数据维度集合
数据结构是一个理论性很强的知识点，但是这里我们不要纠结过多的原理，因为它真的很简单，可以这样理解，我们工作中大多EXCEL和SQL中有行和列的数据表格，都可以看作是数据结构的集合
学python数据分析的朋友，一定要有SQL基础，我建议学Mysql，理由很简单，facebook、淘宝、京东、微博全都是用的mysql
Pandas中的两种数据结构
Series(系列)
定义
系列是用于存储一行或者一列的数据，以及与之相关的索引的集合
| index | 姓名 |
|---|---|
| 0 | 数据分析－jacky |
| 1 | 李嘉诚 |
| 2 | 扎克伯格 |
系列可以理解为Excel表格一列的数据，只是这一列是没有列名的，因为它只有一列，不需要列名。
索引，类同于数据库，我们可以通过索引（index）对用的值，访问到数组（姓名）的值。
在Pandas 中，默认索引都是从0开始的。
如何定义一个系列？
- 从pandas包中导入Series对象
from pandas import Series- 得到系列对象：使用Series对象的构造函数，把一个数组作为参数传入
x=Series(['a',True,1])
操作
增
往一个定义好的数据中增加数据
系列的append方法，只能增加系列，不能增加单个值
特别注意：
n=Series(['9'])#要加引号；
x.append(n)＃只会返回到一个新的序列，并不会返回到变量x
x=x.append(n)#特别关键的一步，这样才真正的给x变量增加了数据删
x.drop(0)#根据索引删除
x.drop(x.index[3])#根据位置删除
x['9'!=x.values]#使用保留的方法，把不是要删除的数据保留下来查
'9'in x.values #判断9这个值是否存在
x[0:2] #切片
x[[1,2,0]]#这个比较重要，定位获取，用于随机抽样DataFrame(数据框)
定义
数据框是用来存储多行或多列的数据集合
| index | age | name |
|---|---|---|
| 0 | 19 | Mr.liu |
| 1 | 30 | Jacky |
| 2 | 42 | Andy |
- 可以理解为Excel中的表格
如何定义一个系列？
- 首先生成一个数据框，导入pandas中的数据框类
from pandas import DataFrame- 使用DataFrame对象的构造函数，输入一个字典来构造数据框，这个数据框的写法，就是以列名作为Key,列数据以数组的方式在后面输入即可。
df=DataFrame(
data={
'age':[19,30,42],
'name':['Mr.liu','Jacky','Andy']
},
index=['0','1','2']
)
- 做自定义索引与系统是形同的
操作
增
- 通过loc属性
df.loc[len(df)]=[100,'zhuyuanlu']#增加行
df['newColumn']=[111,222,333]删
- drop属性，根据axis轴参数，来确定是删除行，还是删除列，axis=0是行，axis=1是列
df.drop('firs',axis=0) #删除行
df.drop('age',axis=1) #删除列改
- 修改列名，查看columns属性，对columns属性重新赋值
- 修改行索引，index属性
查
对于数据分析来说，增删改查，一定是查最重要
df['age'] #按列访问，访问一列
df[['age','name']]#按列访问，访问多列
df[0:1] #按行访问，切片
df.loc[['firs','seco']]＃按行索引
df.iloc[1:2,1:2]＃按行列号访问
df.at['their','age']
向量化（数组）运算
pandas是以系列和数据框为基本运算对象，讲到这，有朋友会问了，jacky,我记得你讲python基础时说过，list 容器也有“类似于”pandas或numpy中数组的功能，那为什么我们还要学panda和numpy呢？
拿numpy举例来说，numpy中基本的运算对象为数组，numpy数组在数值运算方面的效率要远远，远远优于Python提供的list容易，并且使用numpy可以在代码中省区很多的循环语句，因此其代码比等价的Python代码更为简洁。
更重要的，或说更加实操的区别是：两者的输出结果在形式上会有明显的区别，numpysum()函数的输出不包含逗号，但是list容器一定是包含括号的，这点在数据可视化时会有明显的不同。
代码中尽可能避免显式for循环
过早的优化是魔鬼
向量化运算非常优美和高效，所以我们尽量使用向量化计算
基础课程回顾：
range函数用法
- range函数的参数：
#第一个参数是for循环变量开始的值，第二个是参数是上限，但不含它，也就是循环停止的数据
for i in range(12,16):
print(i)- 以上代码显示：12 13 14 15
＃range()函数也可以有第三个参数。前两个参数分别是起始值和终止值，第三个参数是“步长”。步长是每次迭代后循环变量增加的值。
for i range(0,10,2):
print(i)- 以上代码显示：0 2 4 6 8
用range函数生成的等差数列只能是整数，用 for 循环才能将它输出来，只能用于遍历
接下来我们用numpy包中arrange方法，该方法生成的就是一个数组对象，而且可以使用小数进行生成。
四则运算
函数
- 使用numpy的乘方函数power,3次方
比较运算
矩阵运算
是一种特殊的向量运算，它的运算规则可以结合线性代数看一下
numpy.dot(r,r.T)
sum(r*r)数据框的向量化运算
#生成一个随机数的数据框
from pandas import DataFrame
df=DataFrame({
'data1':numpy.random.randn(5),
'data2':numpy.random.randn(5)
})
＃找出每一列的最小值
df.apply(min)
- 按列最小值进行遍历，默认axis=0
#找出每行最小值
df.apply(min,axis=1)
